物流企业信息化水平诊断模型探讨，本文主要内容关键词为：企业信息化论文,模型论文,水平论文,物流论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
上世纪90年代以来，我国的物流业发生了巨大的变化。众多国内物流企业纷纷由传统型企业向现代物流企业过渡，逐渐跨入到信息密集型企业的行列，他们面临着更大的挑战：要求企业在准确的时间、地点以准确的数量、完好的质量和适当的价格将客户所需要的物质原料或商品递送到客户所指定的地点。这一切的实现都离不开物流企业对信息的正确把握和充分有效的利用。因此，物流企业的信息化水平变得尤为重要。基于此，本文构建了物流企业信息化评价指标体系，将层次分析法应用于评价问题，建立了关于评估物流企业信息化水平的诊断模型，并以定量的数值表示评价结果，帮助物流企业看清在行业内信息化水平中所处的位置，找出不足，提升信息化水平，使其更好地为物流企业服务。
层次分析法的原理介绍
层次分析法简称AHP法，是美国数学家萨蒂(Saaty，T.L)教授在20世纪70年代提出的。它是一种新的定性分析和定量分析相结合的决策方法，将决策者对复杂对象的决策思维过程系统化、模型化、数学化。这一方法可以用于多目标、多准则问题，可以用于结构复杂，甚至没有明显结构的问题。
AHP的基本思路是先分解后综合。它首先根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的层次，形成一个多层分析结构模型。同一层次(或称同一水平)内各个不同因素的权重(重要程度)，可通过它们之间成对判断来得到。下一层次的因素之重要程度，既要考虑本层次，又要考虑上一层次的权因子。最终归结为最低层(方案、措施、指标等)相对于最高层(总目标)相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。
AHP的基本原理如下：
假使有n件物体A1，A2，…，An：它们的重量分别为ω1，ω2，…，ωn。若将它们两两地比较重量，其比值可构成n×n阶矩阵A。
即AW=nW。上式中，n是A的特征值，W是A的特征向量，若W未知时，则决策者可根据对物体之间两两相比的关系，主观作出比值的判断，从而构造出一个判断矩阵A，由判断矩阵计算出特征值，进而得到特征向量。如果A是精确比值矩阵，则用特征值
=n，即AW=W。但一般情况下，A是近似估值，故有＞=n，因此可以用和n之间的误差来判断A的准确性。
物流企业信息化水平的诊断模型
企业信息化水平指反映企业获取、吸收和有效利用信息和信息技术的能力。它是企业信息资源配置是否合理的标志。通过研究分析其他学者提出的信息化指标体系，参照信息产业部2002年出台的《企业信息化基本指标构成方案》，并结合物流企业的特点，物流企业的信息化水平从企业对信息化的投入力度的角度可以分为硬件水平、软件水平和信息化人才的开发三个准则层。硬件水平反映了物流企业信息基础建设方面的内容，具体包括网络覆盖率等指标；软件水平反映了物流企业应用信息技术方面的内容，具体包括信息化安全措施等指标；信息化人才的开发反映的是企业信息活动主体水平方面的内容，具体包括信息技术人员比率、信息化培训人员比率。不同的物流企业形成评价层，这些由此形成了一个多阶的物流企业信息化结构体系。
根据层次分析法的基本步骤，建立物流企业信息化水平评价模型如下。
(一)建立层次结构模型
根据上述对物流企业信息化结构体系的分析，首先将信息化水平分为三个准则层：硬件水平、软件水平和信息化人才的开发，然后得到对评价层上各物流节点企业的具体评价指标，具体如表1所示。
其中：
客户变动的完成率=实际完成变动次数/客户提出的变动次数×100％；
传输错误率=传输错误的信息条数/传输的总信息条数×100％；
网络覆盖率=网络覆盖面积/全国面积×100％；
信息化安全措施包括是否安装了防火墙、企业级杀毒软件、安装了邮件加密系统等。
(二)构造判断矩阵
判断矩阵是对同一层次各因素关于上一层某一关联因素的重要性进行两两比较得到的矩阵。例如针对目标层A，对应的因素有B1、B2、B3，这时候通过把这三个因素两两进行比较，得到判断矩阵
判断矩阵的确定，关键在于指标的相对比重的值。相对比重值的客观、准确与否直接关系到最后的评价结果。考虑到国内物流企业信息化水平普遍低下，一般不存在哪个企业占有非常绝对的优势，因此我们选择取值比较少的1-5标度法，具体的标度表及意义如表2所示。相对比重系数的确定可以采用专家咨询法，征求专家意见，聆听专家指导，综合专家意见，最后得出相对比重的量值。
(三)一致性检验和层次排序
根据得到的判断矩阵，计算出某层次因素相对于上一层次中某一因素的相对重要性权值，即所谓的层次单排序。每层因素的权重序列，就是这些因素通过两两比较构成的判断矩阵的最大特征值对应的特征向量经过归一化之后的取值。依次沿层次结构由上而下逐层计算，即可计算最低层因素(评价层)相对于最高层(目标层)的相对重要性权值或相对优劣的排序值，即层次总排序。
然而，判断矩阵的确定，可能会存在不一致性，即出现甲比乙重要，乙比丙重要，而丙却比甲重要的情形。为了避免这种现象的发生，要对判断矩阵进行一致性检验；如果一致性检验不能通过，需要对判断矩阵进行调整。当n≤2时，判断矩阵为完全一致；当n≥2时，以CR=CI/RI作为判断矩阵一致性的指标，式中CI=(-n)/(n-1)，为判断矩阵的最大特征值，n为判断矩阵的维数，RI为平均随机一致性指标，取值如表3所示，当CR≤0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性。
通过把判断矩阵调整到满足一致性检验，我们将得到层次总排序，即各节点物流企业信息化水平的比重。比重越高，说明物流企业信息化程度越高；反之亦然。从层次总排序，物流企业可以看出本企业在该行业所处的位置；从层次单排序，物流企业可以看出企业的优、劣势及需要改进的地方。
本文运用层次分析法建立了一个物流企业信息化诊断模型，目的在于帮助物流企业看清在行业信息化水平方面所占据的位置、所处的优、劣势及改进的方向；明确各种指标要素对企业信息化水平的影响和制约，为管理者衡量和改进企业的信息化水平提供了一个辅助决策的工具，但判断矩阵即评分的确定带有较大的主观性，因此，诊断模型还有待改进，使其更加准确、客观。